Индекс результат — затраты (Bang for Buck index)

NPV \ стоимость остаточных ресурсов проекта

недостатком ранжирования проектов по NPV является то, что он не учитывает ограниченность ресурсов. В данной ситуации нам необходимо не просто максимизировать NPV, но включить в портфель те проекты, которые дают наибольшую отдачу на вложенный капитал.

Для того чтобы построить лист приоритетов, согласно этому показателю, необходимо рассчитать ECV проектов (см. выше), либо просто NPV вместо ECV, задать ограничение по бюджету, задать количество ресурсов, требуемых для осуществления проекта на всем его протяжении. Затем рассчитываем ECV/все затраты. Это и есть Bang for Buck index. Чем он больше, тем выше приоритет проекта.

В примере из раздатки:

У нас есть ограниченное количество денег на следующий квартал: 3,8 млн руб.

Очевидно, что для реализации всех проектов нам нужно не 3,8 млн, а 11,8 млн руб в следующем квартале. Несмотря на то, что здесь понятно и так, какой проект надо придержать, необходимо все-таки проранжировать их по индексу. Лист приоритетов: 2,1,3.

Теперь посмотрим, сколько проектов мы можем начать реализовывать в след квартале: Считаем кумулятивные затраты:

1,3 – реализуем первый проект

1,3+2,5=3,8 – реализуем первый и второй проект.

На этом деньги кончились, и стало понятно, что 3 проект будем реализовывать в лучшие времена.

Ожидаемая коммерческая стоимость

Expected commercial value.

Самый простой подход к оценке проектов – рассчитать их NPV и проранжировать по его снижению. Очевидно, что этот метод увеличит NPV всего портфеля. Но… NPV-метод не включает в расчет риск и вероятность риска. Он предполагает, что потоки точно будут в срок. Однако на самом деле проект не всегда дает очевидные и предсказуемые результаты.

Преимущество ECV – позволяет учесть вероятности провала и более точно оценить привлекательность проекта.

Разобьем проект на множество стадий в форме дерева решений.

Ожидаемая коммерческая стоимость будет равной:

ECV= [(PV*P_cs- C)*P_ts – D], где

PV – современная стоимость будущих денежный потоков от проекта (например, прибыли каждый год)

P_cs – вероятность коммерческого успеха

С – затраты на запуск продукта на рынок (то, есть разовые коммерческие расходы)

P_ts – вероятность технического успеха

D – затраты на создание продукта

Данная формула очевидна: начинаем рассчитывать с конца дерева решений. Я думаю, объяснять не стоит.

Кстати, проект может быть разбит не только на 2 стадии, но и на множество стадий.

Проекты вставляются в таблицу Проект – PV – Вероятность технического успеха – Вероятность коммерческого успеха – Затраты на разработку – Коммерческие затраты – ECV.

А далее ранжируются по: Проект – ECV – Затраты на разработку (Dev) – ECV\Dev – Кумулятивные затраты на разработку

Индекс продуктивности

PI = {[(PV*P_CS-C)*P_TS]-R&D} \ R&D

PV – современная стоимость будущих денежный потоков от проекта (например, прибыли каждый год)

P_cs – вероятность коммерческого успеха

P_ts – вероятность технического успеха

С – затраты на запуск продукта на рынок (то, есть разовые коммерческие расходы)

R&D – затраты на R&D?

(описание!)

Финансовый индекс

FI = (S* P_CS)\ D*(1- P_TS)

S – ожидаемые годовые продажи

D – затраты на разработку

P_cs – вероятность коммерческого успеха

P_ts – вероятность технического успеха

(Описание!)

Проекты заводятся в таблицу

Общий недостаток финансовых показателей состоит в том, что они считаются на будущее, а предположить, что произойдёт в будущем, крайне сложно, т.к. мы не знаем, какой сценарий реализуется. выход есть – использовать скоринговые модели, т.к. они показывают, «как есть».

Лист динамического ранжирования

Проекты заводят в таблицу: Проект – IRR – NPV – Стратегическая значимость – Вероятность технического успеха

Далее производится ранжирование проектов: Проект – IRR* P_TS – Стратегич. значимость – Ранг – Итоговый ранг. Ранжирование производится по каждой категории, а потом выводится итоговый ранг.

Скоринговые модели

Общий недостаток финансовых показателей состоит в том, что они считаются на будущее, а предположить, что произойдёт в будущем, крайне сложно, т.к. мы не знаем, какой сценарий реализуется. Выход есть – использовать скоринговые модели, т.к. они показывают, «как есть».

Скоринговые модели - это математические модели, предназнченые для оценки и ранжирования проектов на основе выбранного набора критериев и с учётом их значимости.

Этапы создания скоринговой модели:
1. перечня\групп критериев, которые соответствуют целям компании. ! системно
2. относительных весов каждого из критериев,
3. скоринговой шкалы модели (0, 5 и10, или 1-10, или 1-5, и т.п.), Обоснование значений

4. Оценка компонента (проекта или нескольких) по каждому из критериев,
5. Умножение балльной – на вес,
6. Сложение итоговых значений,
7. Сравнение итоговых результатов по компонентам в портфеле.

Факторы скоринга (группы критериев – из раздатки):

· Стратегическое выравнивание (соответствие стратегии; влияние на бизнес);

· Продуктовые и конкурентные преимущества (польза для потребителя, обратная связь с потребителем);

· Использование рычагов корневых компетенций (корневые компетенции - что уже в компании наиболее развито, что поможет для выполнения проекта – технология, производство, маркетинг-дистрибуция-продажи)

· Создание стратегических рычагов (защита собственности, возможности роста, рын. и технич. договечность, синергия для использования в разл. подраздел.));

· Финансовая отдача и риск;

· Техническая осуществимость;

· Рыночная привлекательность.

Развитие скоринговых методов:
• Разные показатели для разных категорий проектов;
• Использование модифицированного метода Делфи;
• Анкетирование;
• Корелляционный анализ фактических данных и факторов.

Модель ранжирования

Модель ранжирования предназначена для определения наиболее приоритетных проектов и составления списка проранжированных проектов с целью отбора проектов для включения в портфель. Критерии, используемые в модели, могут быть теми же самыми, что и при скоринге.

когда и для чего ее применять?

· до и для обоснования старта проекта

· до и для обоснования прекращения проекта

· для расстановки приоритетов проектов

Критерии отбора:

1) Доминирующие (если они равны 0, то 0 равен и общий балл проекта);

2) Взаимозаменяемые (уменьшение значения по 1-му проекту компенсируется увеличением по другому критерию);

3) Необязательные (уточняющие).

Построение модели:

· Простая модель

Общий балл = B+C+D

· Скорректированная простая модель

Общий балл = B*b+C*c+D*d

· Комплексная модель

Общий балл = {A*(B*b+C*c+D*d)*(1+E*e)} \ F*f*(1+G*g)., где:

A - доминирующий критерий преимущество

B, C, D – взаимозаменяемые критерии преимуществ;

E - необязательный критерий преимуществ;

F- критерий недостатков (затрат);

G – необязательный критерий недостатков (затрат)

b,c,d,e,f,g - весовые коэффициенты.

Критерии отбора (доминирующие (если они = 0, то весь проект = 0), взаимозаменяемые (уменьшение одного – увеличение другого), неяобязательные-уточняющие).

A – доминирующий критерий, В, С, В – взаимозаменяемые критерии, F – критерий недостатков (затрат), G - необязательный критерий недостатков (затрат). Строчные буквы – весовые коэфф-ты.

Критерии отбора проектов:

· Стратегическое позиционирование;

· Конкурентоспособность;

· Размер рынка

· Динамика рынка

· Вероятность технического успеха;

· Вероятность рыночного успеха

· Наличие компетенций

· Затраты

· Отдача.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: